Парсер Google Покупок — это инструмент, который позволяет собирать данные о ценах, товарах, акциях и позициях конкурентов в выдаче. Такой способ анализа используется специалистами в области маркетинга, e-commerce и веб-аналитики для мониторинга рынка и оценки эффективности собственных предложений.
Google Shopping предоставляет ценные сведения о поведении конкурентов и видимости товаров, но важно помнить: автоматизированный сбор данных ограничен политикой платформы. Нарушение правил может привести к санкциям со стороны Google.
В этом материале мы расскажем, как выбрать подходящий парсер Google Покупок, на что обратить внимание при его использовании и как собирать данные законно и безопасно.
Выбор скрапера для Google Покупок зависит от целого ряда факторов: целей проекта, объема данных, доступных ресурсов, а также уровня подготовки специалиста, который будет заниматься сбором информации.
Все инструменты можно условно разделить на три основные группы:
Библиотеки и фреймворки — это инструменты для тех, кто обладает базовыми или продвинутыми знаниями в области программирования. Они предоставляют полный контроль над процессом сбора данных и позволяют парсить именно ту информацию, которая необходима в рамках конкретной задачи. Однако их использование на практике требует подготовки: нужно настроить среду разработки, установить необходимые библиотеки и зависимости, написать и отладить код. Такой вариант не подойдет для новичков. Пользователи, которые имеют достаточно знаний в области программирования, для скрапинга Google Shopping могут использовать следующие инструменты:
Ключевая особенность парсинга данных из Google Покупок — это необходимость ожидания загрузки JavaScript-контента. Данные о товарах подгружаются с задержкой, и обычные программы не успевают их “увидеть”. Вышеуказанные инструменты решают эту проблему: они позволяют дожидаться нужных элементов на странице и извлекать данные уже после полной отрисовки контента. Кроме того, эти библиотеки позволяют запускать браузер (например, Chromium, Firefox или WebKit) в headless-режиме, управлять им через код и взаимодействовать со страницами как обычный пользователь, а также интегрировать прокси-сервер для обхода блокировок.
Вышеуказанные инструменты прекрасно подойдут для пользователей со знаниями языков программирования. Для тех, кто ищет более простой в использовании парсер Google Покупок, облачные платформы подойдут лучше всего.
Среди самых популярных решений выделим:
Использование этих облачных решений особенно удобно тем, что они уже включают в себя прокси. Это позволяет обойти региональные ограничения, избежать блокировок и повысить стабильность скрапинга. Благодаря автоматической ротации IP-адресов и встроенной защите от капчи, такие платформы делают извлечение данных из Google Покупок более безопасным и надежным даже при высоких объемах запросов.
Google не предоставляет открытого API для получения данных с платформы с целью анализа конкурентов или мониторинга ассортимента. Официальный Content API служит исключительно для загрузки и управления собственными товарами в Merchant Center, а не для получения информации о чужих предложениях. Именно поэтому для анализа конкурентов обычно используют сторонние API, которые позволяют собирать нужные данные.
Анализ результатов из API Google Покупок позволяет выполнять сбор, обработку и интеграцию данных о товарах напрямую через официальные или специализированные сервисы. В отличие от парсинга HTML-страниц, API предоставляет структурированную информацию, что упрощает работу с ценами, описаниями, рейтингами и другими характеристиками товаров. Такой подход минимизирует риск нарушений правил Google и облегчает автоматизацию процессов.
Oxylabs Scraper API — это облачное решение для парсинга Google Shopping и других ресурсов, которое отличается от своих аналогов гибкой системой настроек прокси, ротации IP и обхода защитных механизмов. Для сбора информации пользователю необходимо отправить HTTP-запрос с нужными параметрами (например, поисковым запросом или URL), и в ответ придет структурированный JSON с необходимой информацией.
Для проектов, где важно соблюдение юридических норм, подойдет SerpApi. Данное цифровое решение позволяет извлекать структурированные данные из Google Shopping без необходимости парсить HTML вручную. Сервис автоматически обходит защиту от ботов, обрабатывает JavaScript и возвращает чистый JSON с нужной информацией.
Алгоритм работы с этим API достаточно прост: нужно отправить запрос с параметром engine=google_shopping и указать ключевое слово. SerpApi достанет информацию с сайта и предоставить ее в удобном формате.
Отличительной чертой этого виртуального инструмента для парсинга веб-страниц является то, что ScraperAPI берет на себя все технические сложности: ротацию IP-адресов, обход блокировок, управление сессиями и обработку динамического контента. Пользователю не нужно писать код или настраивать сетевые параметры для парсинга. Достаточно отправить HTTP-запрос с нужным URL и в ответ придет уже готовая HTML-страница для дальнейшей обработки.
Скрапинг Google Покупок рассмотрим на примере использования Selenium и кода, написанного на Python. Выбор данного инструмента обусловлен необходимостью обработки JavaScript-зависимого контента.
Если вы используете Python 3, то лучше явно указать pip3 install selenium.
Для обновления до последней версии библиотеки стоит применить команду pip install --upgrade selenium.
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
# Настройка прокси-сервера
PROXY = "IP:PORT" # Ваш IP и порт прокси
USERNAME = "username"
PASSWORD = "password"
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(f'--proxy-server=http://{PROXY}')# Запуск браузера
service = Service(ChromeDriverManager().install())
driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options)
# Переход на Google
driver.get("https://google.com")# Переход на Google Shopping
search_query = "phone" # Ваш поисковый запрос
driver.get(f"https://www.google.com/search?q={search_query}&tbm=shop")
# Ожидание загрузки элементов
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
try:
# Ждем появления карточек товаров
products = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR,
"div.sh-dgr__grid-result"))
)
for product in products:
name = product.find_element(By.CSS_SELECTOR, "h3.tAxDx").text
price = product.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span.a8Pemb").text
link = product.find_element(By.TAG_NAME, "a").get_attribute("href")
print(f"Товар: {name}\nЦена: {price}\nСсылка: {link}\n")
except Exception as e:
print("Ошибка при парсинге:", e)Данный скрипт можно использовать, подставив свой запрос. Если вы не знаете, какие товары в топе и вам нужно изначально собрать ключевые слова, то рекомендуем ознакомиться с инструкцией как извлечь данные из Google Trends и подготовиться к сбору данных.
При скрапинге Google Shopping важно не только извлечь информацию, но и грамотно ее организовать. Правильная структура данных облегчает их анализ, фильтрацию, хранение и дальнейшее использование.
С Google Shopping можно извлечь различные типы данных: текстовые (описание товара, название бренда, имя продавца, категория, рейтинги и отзывы), числовые (цены, скидки и акции), а также мультимедийные (ссылки на изображения товаров) и прямые ссылки на страницы с товарами.
При работе с этими данными рекомендуем использовать уникальный идентификатор товара (если он доступен) или создавать его самостоятельно, а также сохранять дату и время сбора данных, чтобы в дальнейшем отслеживать динамику изменений цен. Если планируется регулярное обновление данных, рекомендуем дополнительно вести историю изменений, фиксируя каждую новую версию в отдельной таблице.
Для хранения извлеченной информации можно использовать разные форматы. CSV или Excel подойдут для ручного анализа и последующей загрузки в BI-инструменты. JSON удобен для интеграции с другими сервисами и API, а также для хранения информации в NoSQL-базах данных. Если требуется автоматизированный или регулярный сбор данных, стоит использовать реляционные базы данных, такие как SQLite, PostgreSQL или MySQL. Для совместной работы и быстрой интеграции хорошо подойдут облачные решения вроде Google Sheets, Airtable или BigQuery.
Сбор данных с Google Shopping требует грамотного подхода, при котором будут соблюдены юридические нормы платформы и правильно выбран парсер Google Покупок. Для динамического контента подойдут такие инструменты, как Selenium, Playwright, Puppeteer, Apify или SerpApi, а для статичных страниц — связка BeautifulSoup и requests.
Также заранее нужно определить, какие именно данные необходимо извлекать, и правильно их структурировать для последующего анализа и хранения. При регулярном сборе информации рекомендуется использовать базы данных или облачные хранилища для автоматизации процессов. Не менее важно учитывать использование прокси-серверов — это обеспечит стабильную и безопасную работу инструмента, особенно при высокочастотных запросах, и поможет избежать блокировок со стороны платформы.
Комментарии: 0